Inoperable Bowel Obstruction in Ovarian Cancer: Prevalence, Impact and Management Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Eduardo Gonzalez-Ochoa,1 Husam A Alqaisi,1 Gita Bhat,1 Nazlin Jivraj,1 Stephanie Lheureux1,2 1Division of Medical Oncology and Hematology, Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, Ontario, Canada; 2Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, CanadaCorrespondence: Stephanie Lheureux, Division of Medical Oncology and Hematology, Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, 610 University Avenue, Toronto, Ontario, M5G 2M9, Canada, Tel +1 416-946-2818, Email stephanie.lheureux@uhn.caAbstract: Malignant bowel obstruction (MBO) is one of the most severe complications in patients with advanced ovarian cancer, with an estimated incidence up to 50%. Its presence is related to poor prognosis and a life expectancy measured in weeks for inoperable cases. Symptoms are usually difficult to manage and often require hospitalization, which carries a high burden on patients, caregivers and the healthcare system. Management is complex and requires a multidisciplinary approach to improve clinical outcomes. Patients with inoperable MBO are treated medically with analgesics, antiemetics, steroids and antisecretory agents. Parenteral nutrition and gut decompression with nasogastric tube, venting gastrostomy or stenting may be used as supportive therapy. Treatment decision-making is challenging and often based on clinical expertise and local policies, with lack of high-quality evidence to optimally standardize management. The present review summarizes current literature on inoperable bowel obstruction in ovarian cancer, focusing on epidemiology, prognostic factors, clinical outcomes, medical management, multidisciplinary interventions and quality of life.Keywords: bowel obstruction, inoperable, ovarian cancer, medical management, multidisciplinary
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».